La Inteligencia Artificial y Machine Learning se ha convertido en los últimos años en un tema recurrente y presente en muchos ámbitos, lo que nos lleva a cuestionarnos lo que realmente significa y la manera en que puede afectar nuestra vida empresarial y personal.

Entonces, ¿Qué es Inteligencia Artificial y Machine Learning?

En términos simples, Inteligencia Artificial y Machine Learning es la capacidad que tienen las máquinas para aprender a realizar una actividad determinada, con base en datos, razonamiento y una buena capacidad de cómputo. Esto no es mágico ni sencillo, ya que se requiere de una gran cantidad de datos y un buen algoritmo para hacerlo.

Haciendo un recuento sobre la forma en la que comenzamos a ver las diversas aplicaciones de la Inteligencia Artificial, recordamos que las primeras estaban enfocadas en la resolución de operaciones matemáticas o juegos de ajedrez, entre otras, usando enormes equipos de cómputo.

Aplicaciones de la AI y ML en la actualidad

En la actualidad, se pueden tener muchas aplicaciones sencillas en nuestros propios negocios. Lo primero que debemos hacer es identificar, de entre los procesos que tenemos, aquellos que sean los más sencillos y repetitivos, o que generen salidas específicas. Por ejemplo, cuando un usuario llama al service desk para solicitar algún servicio de instalación de software, en sustitución del proceso en el que un agente toma la llamada y levanta un ticket para finalmente asignar un ingeniero de campo para instalarlo, únicamente se levanta la información por medio de un sistema que reconoce la voz, se crea el ticket y se asigna automáticamente al ingeniero disponible.

En establecimientos con servicios drive-through, donde se cuenta con personas levantando los pedidos por medio de un sistema de audio, se generan errores y retrabajos. Por el contrario, al optar por algoritmos de Machine learning para reconocimiento de voz, se pueden, levantar estos pedidos de forma sistematizada y con menor posibilidad de error.

Inteligencia Artificial y Machine Learning ¿qué papel juegan en la Seguridad?

En términos de seguridad existen diferentes tareas que pueden beneficiarse con este modelo, por ejemplo, la revisión y análisis de bitácoras (logs). A pesar de contar con herramientas de correlación de bitácoras, el trabajo de análisis e interpretación por parte de analistas de seguridad es complejo.

Por medio de IA y ML se puede avanzar en la identificación, clasificación, análisis y atención de incidentes de forma sistematizada y con poca intervención humana.

Otra tarea en seguridad que podemos atender con esta tecnología es la identificación y prevención de malware en equipos de cómputo.

Las herramientas tradicionales utilizan mecanismos basados en firmas, es decir, cuentan con un catálogo de amenazas conocidas que es comparado con lo que está en el equipo, y si hay similitudes, se toman acciones. Esto crea deficiencias en caso de  no contar con las firmas actualizadas si no se tiene identificado el malware en las firmas y, para identificarlo, en la mayoría de los casos debe de ejecutarse o cargarse a memoria el archivo, lo cual puede provocar que el equipo sea atacado y que la respuesta sea tardía. Los rangos de detección en estos casos son de entre el 40% y el 55% según la herramienta.

Con el uso de IA y ML se pueden analizar las características de archivos y aplicaciones, y el algoritmo va aprendiendo cuáles son buenos y cuáles son dañinos. Con el poder de cómputo se tiene la capacidad de analizar millones de archivos e identificar así mismo millones de características.

En 2015 se tenían más de 600 millones de archivos y más de 6 millones de características identificadas. Gracias a esto, al momento de usar el algoritmo en un equipo, se identifican y evalúan todos los archivos y programas y, de acuerdo a un score predefinido por el número de características buenas y malas identificadas, se restringe el uso de dicho archivo o programa, evitando así que el equipo se infecte con malware y que  se corran procesos no autorizados en el equipo. La capacidad de detección por lo tanto aumenta a rangos superiores al 99%, consumiendo muy pocos recursos del equipo y sin dependencia de una firma o acceso a internet.

En seguridad, existen empresas que centran sus productos en estas tecnologías y que están siendo muy exitosas, por ejemplo Cylance, Verint, RSA Security, Sift Science, Dark Trace, Trustpipe, ente otras.

El uso de la Inteligencia Artificial y Machine Learning se incrementará rápidamente en los siguientes años gracias a las capacidades de cómputo que se tienen hoy en día a costos razonables y, como consecuencia, este tipo de aplicaciones se volverán populares.

En la actualidad se están llevando a cabo esfuerzos por parte de diferentes fabricantes de tecnología con el fin de incrementar su uso, y existen además plataformas de fácil acceso, provistas por Microsoft, Google e IBM, entre otras empresas.

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